يتضمن بناء نموذج التعلم الهيكلية العصبية (NSL) لتصنيف المستندات عدة خطوات ، كل منها حاسمة في بناء نموذج قوي ودقيق. في هذا الشرح ، سوف نتعمق في العملية التفصيلية لبناء مثل هذا النموذج ، مع توفير فهم شامل لكل خطوة.
الخطوة 1: تجهيز البيانات
تتمثل الخطوة الأولى في جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا لتصنيف المستندات. يتضمن ذلك جمع مجموعة متنوعة من المستندات التي تغطي الفئات أو الفئات المطلوبة. يجب تسمية البيانات ، مع التأكد من أن كل وثيقة مرتبطة بالفئة الصحيحة. تتضمن المعالجة المسبقة تنظيف النص عن طريق إزالة الأحرف غير الضرورية ، وتحويله إلى أحرف صغيرة ، وترميز النص إلى كلمات أو كلمات فرعية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تطبيق تقنيات هندسة الميزات مثل TF-IDF أو تضمين الكلمة لتمثيل النص بتنسيق أكثر تنظيماً.
الخطوة 2: إنشاء الرسم البياني
في التعلم المهيكل العصبي ، يتم تمثيل البيانات كهيكل رسم بياني لالتقاط العلاقات بين المستندات. تم إنشاء الرسم البياني من خلال ربط المستندات المتشابهة بناءً على تشابه محتواها. يمكن تحقيق ذلك باستخدام تقنيات مثل k-الأقرب جيران (KNN) أو تشابه جيب التمام. يجب إنشاء الرسم البياني بطريقة تعزز الاتصال بين المستندات من نفس الفئة مع الحد من الاتصالات بين المستندات من الفئات المختلفة.
الخطوة الثالثة: التدريب على الخصومة
يعد التدريب على الخصومة مكونًا رئيسيًا في التعلم المهيكل العصبي. يساعد النموذج على التعلم من البيانات المصنفة وغير المصنفة ، مما يجعله أكثر قوة وقابلية للتعميم. في هذه الخطوة ، يتم تدريب النموذج على البيانات المسمى بينما يؤدي في نفس الوقت إلى اضطراب البيانات غير المسماة. يمكن إدخال الاضطرابات عن طريق تطبيق الضوضاء العشوائية أو الهجمات العدائية على بيانات الإدخال. تم تدريب النموذج ليكون أقل حساسية لهذه الاضطرابات ، مما يؤدي إلى تحسين الأداء على البيانات غير المرئية.
الخطوة 4: نموذج معماري
يعد اختيار بنية نموذج مناسبة أمرًا بالغ الأهمية لتصنيف المستندات. تشمل الخيارات الشائعة الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) أو الشبكات العصبية المتكررة (RNN) أو نماذج المحولات. يجب تصميم النموذج للتعامل مع البيانات المهيكلة بالرسومات ، مع مراعاة الاتصال بين المستندات. غالبًا ما تُستخدم الشبكات التلافيفية للرسم البياني (GCN) أو شبكات الاهتمام بالرسم البياني (GATs) لمعالجة بنية الرسم البياني واستخراج تمثيلات ذات مغزى.
الخطوة الخامسة: التدريب والتقييم
بمجرد تحديد بنية النموذج ، فإن الخطوة التالية هي تدريب النموذج باستخدام البيانات المسمى. تتضمن عملية التدريب تحسين معلمات النموذج باستخدام تقنيات مثل النسب المتدرج العشوائي (SGD) أو محسن آدم. أثناء التدريب ، يتعلم النموذج كيفية تصنيف المستندات بناءً على ميزاتها والعلاقات التي تم التقاطها في هيكل الرسم البياني. بعد التدريب ، يتم تقييم النموذج على مجموعة اختبار منفصلة لقياس أدائه. تُستخدم مقاييس التقييم مثل الدقة والدقة والتذكر ودرجة F1 بشكل شائع لتقييم فعالية النموذج.
الخطوة 6: صقل وضبط Hyperparameter
لزيادة تحسين أداء النموذج ، يمكن تطبيق الضبط الدقيق. يتضمن ذلك تعديل معلمات النموذج باستخدام تقنيات مثل نقل التعلم أو جدولة معدل التعلم. يعد ضبط Hyperparameter ضروريًا أيضًا في تحسين أداء النموذج. يمكن ضبط المعلمات مثل معدل التعلم وحجم الدفعة وقوة التنظيم باستخدام تقنيات مثل البحث في الشبكة أو البحث العشوائي. تساعد هذه العملية التكرارية للضبط الدقيق والضبط الفائق للمعامل في تحقيق أفضل أداء ممكن.
الخطوة 7: الاستدلال والنشر
بمجرد تدريب النموذج وضبطه ، يمكن استخدامه لمهام تصنيف المستندات. يمكن إدخال المستندات الجديدة غير المرئية في النموذج ، وسوف يتنبأ بفئاتها الخاصة بناءً على الأنماط التي تم تعلمها. يمكن نشر النموذج في بيئات مختلفة ، مثل تطبيقات الويب أو واجهات برمجة التطبيقات أو الأنظمة المضمنة ، لتوفير إمكانات تصنيف المستندات في الوقت الفعلي.
يتضمن بناء نموذج التعلم المهيكل العصبي لتصنيف المستندات إعداد البيانات ، وبناء الرسم البياني ، والتدريب على الخصومة ، واختيار بنية النموذج ، والتدريب ، والتقييم ، والضبط الدقيق ، وضبط المعلمات الفائقة ، وأخيراً الاستدلال والنشر. تلعب كل خطوة دورًا مهمًا في بناء نموذج دقيق وقوي يمكنه تصنيف المستندات بشكل فعال.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow:
- كيف يمكن للمرء استخدام طبقة التضمين لتعيين المحاور المناسبة تلقائيًا لمؤامرة تمثيل الكلمات كمتجهات؟
- ما هو الغرض من الحد الأقصى للتجميع في CNN؟
- كيف يتم تطبيق عملية استخراج الميزات في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على التعرف على الصور؟
- هل من الضروري استخدام وظيفة التعلم غير المتزامنة لنماذج التعلم الآلي التي تعمل في TensorFlow.js؟
- ما هو الحد الأقصى لعدد الكلمات المعلمة لواجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer؟
- هل يمكن استخدام TensorFlow Keras Tokenizer API للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا؟
- ما هو توكو؟
- ما هي العلاقة بين عدد من العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ من تشغيل النموذج؟
- هل تنتج الحزمة المجاورة لواجهة برمجة التطبيقات (API) في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow مجموعة بيانات تدريب معززة تعتمد على بيانات الرسم البياني الطبيعي؟
- ما هي حزمة الجيران API في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals